Implementamos un método de desmezcla basado en la inversión en los conjuntos de puntos medio comunes (CMP) como alternativa a los métodos de dominio de conjuntos de receptores comunes estándar (CRG). La principal ventaja de la desmezcla en el dominio CMP es que las reflexiones de capas inclinadas están centradas alrededor de cero desplazamientos. Como resultado, los conjuntos CMP muestran una estructura más simple en comparación con los conjuntos de receptores comunes (CRGs), donde estas reflexiones están desplazadas en el ápice. En consecuencia, podemos emplear un operador de Radón hiperbólico de desplazamiento cero para procesar los conjuntos CMP. Este operador es una alternativa computacionalmente más eficiente al operador de Radón hiperbólico desplazado en el ápice requerido para procesar los conjuntos CRG. Las transformadas dispersas, como la transformada de Radón, pueden apilar reflexiones y producir modelos dispersos capaces de separar fuentes mezcladas. Utilizamos el operador de Radón para desarrollar un marco de desmezcla basado en la inversión que incorpora una restricción de modelo disperso. La inclusión de una restricción de dispersión en el proceso de inversión mejora el enfoque de la transformada y mejora la recuperación de datos. La desmezcla basada en la inversión nos permite tener en cuenta todos los datos observados al incorporar el operador de mezcla en la función de coste. Nuestros ejemplos de datos sintéticos y de campo demuestran que la desmezcla basada en la inversión en el dominio CMP puede separar efectivamente fuentes mezcladas.